OpenClaw는 오픈소스 자체 호스팅 AI 어시스턴트입니다. 이 리포지토리는 그것을 다른 스택으로 독립 재구현한 것입니다. 서버는 FastAPI, LangChain, LangGraph를 쓰고 클라이언트는 Next.js를 씁니다. 프레임워크 뒤에 메커니즘을 숨기지 않고 읽히도록 작성했습니다.

중요한 부분을 다시 만듭니다. 하나의 에이전트가 일곱 개 도구(샌드박스 터미널, Python REPL, URL 가져오기, 파일 읽기, 지식 베이스 검색, 브라우저 자동화, 웹 검색)로 조립됩니다. 스킬은 `skills/<name>/SKILL.md`로 존재하고, 스캐너가 이를 시스템 프롬프트용 스냅샷으로 컴파일합니다. 에이전트는 해당 스킬을 쓰기 전에 스킬 파일을 읽어야 합니다. 메모리도 같은 방식입니다. SOUL.md, IDENTITY.md, USER.md, AGENTS.md, MEMORY.md가 순서대로 들어가고, RAG 모드는 파일을 통째로 넣는 대신 질문마다 메모리 청크를 검색합니다.

실행 중에 숨는 것은 없습니다. 채팅은 토큰, 도구 호출, 검색 적중, 원시 메시지를 SSE 이벤트로 스트리밍하고, 에이전트가 내보내는 캔버스 HTML은 샌드박스 패널에서 미리 봅니다. 세션은 JSON으로 저장되며 제목이 자동 생성되고, tiktoken 수를 세고, 이력은 요약으로 압축됩니다. 의도적으로 단일 사용자입니다. CORS가 열려 있고 인증이 없습니다. 자신의 컴퓨터에서 실행하도록 만들었기 때문입니다.

에이전트가 처음부터 끝까지 어떻게 동작하는지 배우려면 이 프로젝트를 읽으세요. 원본을 읽는 대신 하나를 다시 만드는 이유가 바로 그것입니다. 토큰 스트림, 도구 레지스트리, 스킬 스캐너, 메모리 로더는 각각 따라갈 수 있을 만큼 작고, 각각이 블랙박스로만 보던 동작의 메커니즘입니다. OpenClaw 자체는 원저자들의 것입니다. 이것은 독립 구현이며 해당 프로젝트와 제휴하거나 승인받은 것이 아닙니다.